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商品編號: DCM8123
商品名稱: 一行指令學Python:用Pandas掌握商務大數據分析 出版公司:全華圖書 作者:徐聖訓 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書 繁體中文版
語系版本: PDF電子書 繁體中文版
運行平台: PDF電子書,沒有任何平台限制,終身使用
更新日期: 2026-05-01
光碟片數: 1片CD光碟
銷售價格: $100元
熱門標籤: 一行指令學Python  全華圖書  徐聖訓  電腦資訊  程式設計 

一行指令學Python:用Pandas掌握商務大數據分析 出版公司:全華圖書 作者:徐聖訓 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書 繁體中文版

圖片說明:

一行指令學Python:用Pandas掌握商務大數據分析 出版公司:全華圖書 作者:徐聖訓 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書 繁體中文版
內容說明:

商品資料
作者:徐聖訓
出版社:全華圖書
出版年:2019
課程類型:電腦資訊>程式設計
檔案格式:PDF
ISBN:9789865033118

書籍簡介
在Python裡,最重要的套件應該是pandas。非資訊專長的初學者要學Python,一定要學pandas,因為它容易入手,而且功能強大。pandas具有強大的資料分析、繪圖能⼒,甚至能做網路爬蟲。將pandas分析結果回存到Excel也是輕而易舉!本書就是著重在pandas的介紹。
⽽本書的另一特⾊是,筆者會設計許多⽤Python來解決的問題。研究發現,問題導向學習有助提升學習熱情和學習成效。藉由在實際問題中引發學習動機和熱情,並且親⾃操作,來尋找問題答案並解決問題!Boud(1987)就主張,學習的起點應該始於學習者想要解決的問題、疑問或困擾。因此,我設計的這些問題只是起點,更希望讀者能將這些知識與⽣活或工作遭遇的問題做連結,進一步提出屬於自己的問題,並累積解決問題的技巧。

作者簡介
徐聖訓 

章節

  • 第0章 Hi, Python!(第0-1頁)
  • 第1章 數字與變數(第1-1頁)
    • 1-1 基本資料型態(第1-2頁)
    • 1-2 數值(第1-2頁)
    • 1-3 變數(第1-6頁)
    • 1-4 輸入與輸出指令(第1-11頁)
    • 1-5 章末習題(第1-12頁)
  • 第2章 字串(第2-1頁)
    • 2-1 字串介紹(第2-2頁)
    • 2-2 字串的運算(第2-4頁)
    • 2-3 print指令列印文字的常用方法(第2-5頁)
    • 2-4 介紹f_string的常用方法(第2-8頁)
    • 2.5 透過方格的繪製來熟練print和字串(第2-11頁)
    • 2.6 字串的專用函數(第2-15頁)
    • 2.7 字串裡的字元切割(第2-18頁)
    • 2.8 字串裡的文字切割(第2-21頁)
    • 2.9 字串的性質:內容不可變(Immutable)(第2-23頁)
    • 2.10 章末習題(第2-24頁)
  • 第3章 串列(第3-1頁)
    • 3-1 串列介紹(第3-2頁)
    • 3-2 創立串列的主要方式(第3-5頁)
    • 3-3 串列與文字的關係(第3-7頁)
    • 3-4 串列解開(List Unpacking)(第3-10頁)
    • 3-5 增加串列元素的方法(第3-12頁)
    • 3-6 刪除串列可用pop()方法(第3-13頁)
    • 3-7 對串列裡的資料進行運算(第3-14頁)
    • 3-8 串列與for迴圈的關係(第3-18頁)
    • 3-9 for迴圈與串列解開的使用(第3-20頁)
    • 3-10 章末習題(第3-21頁)
  • 第4章 迴圈(第4-1頁)
    • 4-1 for迴圈基本用法(第4-2頁)
    • 4-2 如何在for迴圈中同時取值和其索引位置(第4-5頁)
    • 4-3 用for迴圈修改list的內容(第4-7頁)
    • 4-4 串列表達式(List Comprehension)(第4-9頁)
    • 4-5 章末習題(第4-10頁)
  • 第5章 字典(第5-1頁)
    • 5-1 如何建立字典資料(第5-2頁)
    • 5-2 字典如何取值(第5-4頁)
    • 5-3 串列和字典資料型態的轉換(第5-6頁)
    • 5-4 字典如何與for迴圈結合(第5-7頁)
    • 5-5 集合(第5-10頁)
    • 5-6 章末習題(第5-11頁)
  • 第6章 邏輯判斷(第6-1頁)
    • 6-1 基本邏輯關係(第6-2頁)
    • 6-2 and, or, not的語法(第6-4頁)
    • 6-3 if(第6-7頁)
    • 6-4 一行if(One-line if)(第6-8頁)
    • 6-5 一行if與串列表達式的結合(第6-10頁)
    • 6-6 在邏輯判斷裡還有一個語法,叫in(第6-11頁)
    • 6-7 章末習題(第6-13頁)
  • 第7章 Python的套件與模組(第7-1頁)
    • 7-1 套件和模組的介紹(第7-2頁)
    • 7-2 如何自己撰寫函數(第7-4頁)
    • 7-3 函數的回傳值(第7-7頁)
    • 7-4 函數的參數數目不固定(第7-8頁)
    • 7-5 函數的一行寫法(lambda x)(第7-9頁)
    • 7-6 章末習題(第7-10頁)
  • 第8章 pandas套件(第8-1頁)
    • 8-1 創建Series資料(第8-2頁)
    • 8-2 Series物件常用屬性(第8-4頁)
    • 8-3 利用位置和索引鍵提取Series的資料(第8-5頁)
    • 8-4 變更索引鍵(第8-8頁)
    • 8-5 索引鍵的重要性(第8-9頁)
    • 8-6 Series常用的方法(第8-11頁)
    • 8-7 Series用來處理「類別型資料」的常用方法(第8-14頁)
    • 8-8 小結(第8-18頁)
    • 8-9 章末習題(第8-18頁)
  • 第9章 pandas DataFrame介紹(第9-1頁)
    • 9-1 創立DataFrame(第9-2頁)
    • 9-2 DataFrame的重要屬性(attributes)(第9-5頁)
    • 9-3 索引鍵自動對齊的功能(第9-14頁)
    • 9-4 NaN介紹(第9-15頁)
    • 9-5 如何定位和讀取DataFrame裡面的元素(第9-21頁)
    • 9-6 增加一欄或一列(第9-30頁)
    • 9-7 介紹axis的觀念(第9-31頁)
    • 9-8 如何篩選資料(第9-33頁)
    • 9-9 將不同的DataFrame合併(第9-38頁)
    • 9-10 Dataframe裡的常用函數(第9-43頁)
    • 9-11 日期的資料型態(第9-52頁)
    • 9-12 用apply()讓資料處理更簡單(第9-59頁)
    • 9-13 章末習題(第9-67頁)
  • 第10章 pandas——繪圖(第10-1頁)
    • 10-1 單一變數的繪圖(第10-2頁)
    • 10-2 二維圖形的幾種可能(第10-15頁)
    • 10-3 章末習題(第10-24頁)
  • 第11章 多層級索引鍵(第11-1頁)
    • 11-1 多層級索引鍵的建立(第11-3頁)
    • 11-2 多層級索引鍵的資料索引和切片(第11-4頁)
    • 11-3 跨層級的資料索引(第11-6頁)
    • 11-4 groupby(第11-9頁)
    • 11-5 分群之後做什麼(第11-12頁)
    • 11-6 groupby和多層級索引鍵的關係(第11-17頁)
    • 11-7 改變欄索引鍵和列索引鍵的位置(第11-20頁)
    • 11-8 章末習題(第11-24頁)
  • 第12章 鐵達尼號(第12-1頁)
    • 12-1 鐵達尼號資料檢視(第12-3頁)
    • 12-2 從最基本的存亡人數分析(第12-9頁)
    • 12-3 了解性別與存活的關係(第12-12頁)
    • 12-4 了解船艙等級與存活率的關係(第12-16頁)
    • 12-5 了解船艙等級、性別和存活的關係(第12-21頁)
    • 12-6 年紀對存活率的影響(第12-23頁)
    • 12-7 費用與存活率的關係(第12-26頁)
    • 12-8 父母孩子的數量與存活率的關係(第12-29頁)
    • 12-9 費用與年紀的關係(第12-32頁)
    • 12-10 章末習題(第12-35頁)
  • 第13章 pandas——系所生源分析(第13-1頁)
    • 13-1 載入資料(第13-2頁)
    • 13-2 基本資料分析(第13-4頁)
    • 13-3 交叉分析(第13-8頁)
    • 13-4 合併不同DataFrame(第13-10頁)
    • 13-5 章末習題(第13-16頁)
  • 第14章 pandas——業務銷售分析(第14-1頁)
    • 14-1 業務單位的分析(第14-3頁)
    • 14-2 業務單位裡的業務員銷售分析(第14-11頁)
    • 14-3 業務單位的產品銷售分析(第14-26頁)
    • 14-4 業務單位的產品銷售分析的總和與百分比表(第14-30頁)
    • 14-5 其他不同的綜合分析(第14-35頁)
    • 14-6 銷售時間軸的分析(第14-40頁)
    • 14-7 章末習題(第14-54頁)
  • 第15章 pandas——股市分析(第15-1頁)
    • 15-1 資料載入(第15-3頁)
    • 15-2 台積電資料基本分析(第15-6頁)
    • 15-3 日收益率(第15-10頁)
    • 15-4 股價趨勢研究(第15-15頁)
    • 15-5 動態資料的呈現(第15-23頁)
    • 15-6 威廉指標線(第15-25頁)
    • 15-7 同時處理多家公司的股價資訊(第15-26頁)
    • 15-8 章末習題(第15-35頁)
  • 第16章 pandas——問卷資料分析(第16-1頁)
    • 16-1 基本資料檢查和遺漏值處理(第16-3頁)
    • 16-2 構面分析(第16-7頁)
    • 16-3 性別在四個構面的差異(第16-12頁)
    • 16-4 教育程度在四個構面的差異(第16-17頁)
    • 16-5 四個構面的相關性分析(第16-20頁)
    • 16-6 迴歸分析(第16-22頁)
    • 16-7 章末習題(第16-25頁)
  • 第17章 pandas——字串處理(第17-1頁)
    • 17-1 pandas裡的字串處理(第17-3頁)
    • 17-2 正規表達式(第17-6頁)
    • 17-3 處理E-mail(第17-9頁)
    • 17-4 處理數字型欄位(第17-13頁)
    • 17-5 處理日期型欄位(第17-17頁)
    • 17-6 章末習題(第17-19頁)
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